自然产品中阿科尼丁类化合物的分析方法的最新进展:系统性审查
Latif Ahmad1,2,3, Minxia Fan1,2, Juhar Zemede1,2,3
1State Key Laboratory of Plant Diversity and Specialty Crops, Wuhan Botanical Garden, Chinese Academy of Sciences, Wuhan, China.
Phytochemical analysis : PCA
|July 1, 2025
概括
在传统中医药 (TCM) 中,准确的阿基尼丁鉴定对于安全至关重要. 像LC-MS和环境MS这样的先进分析方法提供快速,经济高效的检测,增强TCM质量控制和监管合规性.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 药理学是指药理学,它是指药理学.
- 传统中国医学 (TCM) 是一种
背景情况:
- 阿科尼是阿科尼物种和TCM的关键化合物,具有治疗性质,但表现出显著的神经毒性和心脏毒性.
- 确保TCM的安全性需要准确地识别和量化毒性化合物,如阿科尼丁.
研究的目的:
- 系统地审查和评估分析方法的进步,以识别和量化天然产品中的阿科尼丁.
- 为了解决国际上关于TCM安全性的担忧,因为存在着阿科尼丁.
主要方法:
- 对2000年至2025年间发表的文章进行系统的文献综述.
- 利用包括PubMed,ScienceDirect和Google Scholar在内的数据库进行全面的文献搜索.
- 从最初的2237个已识别的出版物中评估了90篇文章.
主要成果:
- 液体染色学-质谱学 (LC-MS),脱电喷射电离-质谱成像 (DESI-MSI) 和环境质谱学 (MS) 技术显示出显著的优势.
- 这些方法有助于快速分析,需要最小的样本准备,并且在检测阿科尼丁时具有成本效益.
- 像DESI-MSI,DART-MS和oEESI-MS这样的先进技术可以在减少样品/溶剂使用的情况下实现无溶剂,高吞吐量和精确量化.
结论:
- 先进的分析方法对于改善含有阿科尼丁的TCM产品的质量控制,监管合规性和安全性至关重要.
- 未来的研究应侧重于整合人工智能 (AI),以提高阿基尼丁检测和分析的准确性和效率.
- 人工智能集成有望推动创新,并指导TCM安全分析科学的未来方向.
